文档介绍：1 招聘问题摘要人才战略是当今社会企业的主要竞争战略,为了企业长期的建设与发展,在人员招聘的问题上则需要很好的斟酌与推敲。本文针对人员招聘过程当中经常遇到的某些问题,建立了模型来进行研究,一定程度上很好的解决了这些问题。针对问题 1,我们首先对所给数据进行了分析,建立起了均值插补模型来解决问题。先除去专家没有给出评分的某些应聘者,将剩下应聘者的评分数据作为基数,运用 excel 计算出每个专家给应聘者评分平均值。为了验证所得数据的可靠性,我们还对各组数据进行了区间估计。假设应聘者的评分数据服从正态分布,根据统计理论,并用 spss 软件求出均值的置信区间求出置信区间,最终确定了所缺数值为: 80 80 77 3, 58 2, 25 1, 9???xxx, , 针对问题 2,考虑到面试者的表现,同时也考虑到数据计算的简洁性,以及面试场上能力好坏的直接反映以及反差的体现,本文决定直接求取五位专家分数的平均分。然后运用了 excel 对求得的平均分进行排序。若平均分相同的话,则计算出方差来比较发挥的稳定程度,最终得出录取排序,详见附表。针对问题 3,本文分别从平均数、方差、偏度三个方面来进行分析,忽略每个专家对各个招聘者的主观评价,客观性评价每位招聘者。之后,运用 spss 软件直接求出具体的数值,然后进行比较。最终得出,五位评委的严格程度依次为: 甲>丁>乙>戊>丙针对问题 4,同样采取平均分与方差相结合研究的方法,规定进入第二次面试的人数占总体的 15% ,85 分向上为优,然后运用 excel 对求得的平均分进行排序,再根据方差选择出进入第二次面试的为: 39、19、51、47、5、4、40、87、66、91、64、69、100 、18、86、53。针对问题 5,本文将各专家评分的标准差、均值、偏度作为决策目标的属性, 且要求该三个指标越高越好。然后,运用 topsis 法,通过求解该问题的规范化加权目标的理想解,构建决策矩阵, 对数据进行归一化处理,并得出归一化矩阵。之后,利用公式,对归一化矩阵进行求解,最终求得每一位评委分数的 iC 值, 经过比较发现: 乙>丁>戊>甲>丙。所以,我们最终选“乙、丁、戊”三位专家组成第二轮应聘的专家小组。关键词均值插补法区间估计 topsis 法归一化处理 2 一、问题重述某单位组成了一个五人专家小组,对 101 名应试者进行了招聘测试,各位专家对每位应聘者进行了打分(见附表),请你运用数学建模方法解决下列问题: (1)补齐表中缺失的数据,给出补缺的方法及理由。(2)给出 101 名应聘者的录取顺序。(3)五位专家中哪位专家打分比较严格,哪位专家打分比较宽松。( 4)你认为哪些应聘者应给予第二次应聘的机会。( 5 )如果第二次应聘的专家小组只由其中的 3 位专家组成,你认为这个专家组应由哪 3位专家组成。二、问题分析当今的社会,无论哪家企业对人才的需求都是迫切的,不得不说现在的企业的竞争已经逐步转向了人才的竞争。也是因此,单位在面试求职者的时候,准确科学的判断其能力就显得尤其的重要,因为这将决定着企业未来发展和建设。这样,每一位专家的评分的科学性、客观性就显得会尤其的重要。而我们的问题则是主要集中来研究专家们评分的具体细则的。第一个问题,很明显的就可以看出,其目的就是要考察对数据的插补能力。那么,我们就可以有多种的插补方法可以选择,当然,本文最终选择了均值插补法,并且进行区间估计来验证其可靠性。第二个问题,则是对数据排序选择的应用。同样的分数,我们将怎么样选择、排序,对此,本文计划用均值与方差相结合的方法来排序。第三问则是要看评判的标准了,最简单也是最常用的,平均值、方差、偏度的结合,建立起来的评判模型,则可以很快的帮助我们判断出来。第四问相对来说主观的东西比较多一点,比如选择几人能够进入第二次的面试。根据一定的比例,本文最终确定了人数及方案。之后,利用 excel 对数据进行排序,选择平均分较高的进入,若平均分相等,则再考察方差,选择发挥稳定的进入。第五问经过分析可以看出是要对有限方案中的最优方案的选择,很快就可以看出使用 topsis 法,对有限方案多目标决策进行分析,然后分别计算诸评价对象与最优方案和最劣方案的距离,获得各评价对象与最优方案的相对接近程度,以此作为评价优劣的依据。三、模型的假设 。 、理性、科学的给出分数。 ,没有内定的情况存在。 、合理的知识结构、科学的工作组合。 5. 假定该公司的评判标准是 85 分向上是优秀,进入第二次面试的人数大概占总人数的%15 左右。 3 四、符号说明符号说明)3,21(, ?nx n分组后各组样本数据的平均值? ijx 求